Lead Data Engineer F/H

Descriptif du poste:\n\nNous recrutons pour une entreprise du secteur de l'assurance un ou une Lead Data Engineer pour concevoir, fiabiliser et industrialiser sa plateforme data.\nVous combinerez expertise technique, conception d'architecture et accompagnement d'équipe. Vous veillerez à la qualité, à la sécurité et à la performance des données, en lien étroit avec les équipes IT et métiers.\nVos missions\nPilotage et leadership\n* \nAccompagner une équipe de Data Engineers et, éventuellement, d'Analytics Engineers\n* \nDéfinir et promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de gestion de versions et de supervision des données\n* \nJouer un rôle de référent technique et garantir la cohérence des choix d'architecture, en collaboration avec les équipes DevOps et l'architecte d'entreprise\n* \nTravailler avec les équipes métiers, notamment en actuariat, finance, gestion des sinistres et marketing, ainsi qu'avec les équipes IT\nData engineering\n* \nConcevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs\n* \nOrchestrer les flux de données avec Apache Airflow\n* \nModéliser et structurer les bases de données selon les besoins analytiques\n* \nGarantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données\nIndustrialisation et DevOps\n* \nMettre en œuvre les pratiques CI/CD pour les projets data\n* \nAutomatiser les tests, les déploiements et les contrôles qualité\n* \nCollaborer avec les équipes DevOps et Réseaux sur la gestion et la sécurisation des environnements\n* \nSuperviser les traitements et contribuer à la gestion des incidents data\n\nProfil recherché:\n\nDiplômé(e) d'une formation supérieure en informatique, en data ou équivalent, vous justifiez de minimum 7 ans d'expérience en data engineering, dont une expérience significative en tant que lead. Une expérience dans les secteurs de l'assurance, de la banque ou de la finance serait appréciée.\nCompétences indispensables\n* \nExpertise avancée en data engineering\n* \nMaîtrise d'Apache Airflow : conception de DAG complexes, supervision et bonnes pratiques\n* \nExpérience des pratiques CI/CD : Git, pipelines automatisés et tests\n* \nMaîtrise de la modélisation des données, notamment des schémas en étoile et en flocon, et compréhension des enjeux métiers associés\n* \nTrès bon niveau en SQL\nCompétences appréciées\n* \nPython\n* \nOutils Big Data comme Spark ou équivalents\n* \nOutils de qualité et d'observabilité des données\n* \nConnaissance des exigences réglementaires, notamment du RGPD et de la gestion des données sensibles\nVos qualités\n* \nLeadership et capacité à fédérer\n* \nExcellente communication avec des interlocuteurs techniques et métiers\n* \nPédagogie\n* \nVision globale et sens des priorités\n* \nAutonomie et rigueur